SQL优化案例

简介: SQL优化案例

6 优化案例****

单表优化、两表优化、三表优化

6.1单表优化****

create table book
(
bid int(4) primary key,
name varchar(20) not null,
authorid int(4) not null,
publicid int(4) not null,
typeid int(4) not null
);
insert into book values(1,'tjava',1,1,2) ;
insert into book values(2,'tc',2,1,2) ;
insert into book values(3,'wx',3,2,1) ;
insert into book values(4,'math',4,2,3) ;
commit;
查询authorid=1且 typeid为2或3的 bid
explain select bid from book where typeid in(2,3) and authorid=1  order by typeid desc ;
(a,b,c)
(a,b)

1、优化:加索引****

alter table book add index idx_bta (bid,typeid,authorid);

 

索引一旦进行 升级优化,需要将之前废弃的索引删掉,防止干扰。

drop index idx_bta on book;

 

2、根据SQL实际解析的顺序,调整索引的顺序

alter table book add index idx_tab (typeid,authorid,bid); --虽然可以回表查询bid,但是将bid放到索引中 可以提升使用using index ;

3、再次优化(之前是index级别):****

思路。因为范围查询in有时会实现,因此交换 索引的顺序,将typeid in(2,3) 放到最后。

drop index idx_tab on book;
alter table book add index idx_atb (authorid,typeid,bid);
explain select bid from book where  authorid=1 and  typeid in(2,3) order by typeid desc ;

4、小结:****

a.最佳做前缀,保持索引的定义和使用的顺序一致性

b.索引需要逐步优化  

c.将含In的范围查询 放到where条件的最后,防止失效。

 

本例中同时出现了Using where(需要回原表); Using index(不需要回原表):原因,where  authorid=1 and  typeid in(2,3)中authorid在索引(authorid,typeid,bid)中,因此不需要回原表(直接在索引表中能查到);而typeid虽然也在索引(authorid,typeid,bid)中,但是含in的范围查询已经使该typeid索引失效,因此相当于没有typeid这个索引,所以需要回原表(using where);

例如以下没有了In,则不会出现using where

explain select bid from book where  authorid=1 and  typeid =3 order by typeid desc ;

还可以通过key_len证明In可以使索引失效。

6.2两表优化****

create table teacher2
(
tid int(4) primary key,
cid int(4) not null
);
insert into teacher2 values(1,2);
insert into teacher2 values(2,1);
insert into teacher2 values(3,3);
create table course2
(
cid int(4) ,
cname varchar(20)
);
insert into course2 values(1,'java');
insert into course2 values(2,'python');
insert into course2 values(3,'kotlin');
commit;
左连接:
explain select *from teacher2 t left outer join course2 c
on t.cid=c.cid where c.cname='java';

 

1、索引往哪张表加?****

  -小表驱动大表  

-索引建立经常使用的字段上 (本题 t.cid=c.cid可知,t.cid字段使用频繁,因此给该字段加索引) [一般情况对于左外连接,给左表加索引;右外连接,给右表加索引]

小表:10

大表:300

where   小表.x 10 = 大表.y 300;  --循环了几次?10

大表.y 300=小表.x 10 --循环了300次

 

 

小表:10

大表:300

select ...where 小表.x10=大表.x300 ;
for(int i=0;i<小表.length10;i++)
{
for(int j=0;j<大表.length300;j++)
{
...
}
}
select ...where 大表.x300=小表.x10 ;
for(int i=0;i<大表.length300;i++)
{
for(int j=0;j<小表.length10;j++)
{
...
}
}

--以上2个FOR循环,最终都会循环3000次;但是 对于双层循环来说:一般建议 将数据小的循环 放外层;数据大的循环放内存。

 

--当编写 ..on t.cid=c.cid 时,将数据量小的表 放左边(假设此时t表数据量小)

alter table teacher2 add index index_teacher2_cid(cid) ;
alter table course2 add index index_course2_cname(cname);

Using join buffer:extra中的一个选项,作用:Mysql引擎使用了 连接缓存

 

6.3三张表优化A B C****

a.小表驱动大表****

b.索引建立在经常查询的字段上****

示例:

create table test03
(
  a1 int(4) not null,
  a2 int(4) not null,
  a3 int(4) not null,
  a4 int(4) not null
);
alter table test03 add index idx_a1_a2_a3_4(a1,a2,a3,a4) ;
explain select a1,a2,a3,a4 from test03 where a1=1 and a2=2 and a3=3 and a4 =4 ; --推荐写法,因为 索引的使用顺序(where后面的顺序) 和 复合索引的顺序一致
explain select a1,a2,a3,a4 from test03 where a4=1 and a3=2 and a2=3 and a1 =4 ; --虽然编写的顺序 和索引顺序不一致,但是 sql在真正执行前 经过了SQL优化器的调整,结果与上条SQL是一致的。
--以上 2个SQL,使用了 全部的复合索引
explain select a1,a2,a3,a4 from test03 where a1=1 and a2=2 and a4=4 order by a3;

--以上SQL用到了a1 a2两个索引,该两个字段 不需要回表查询using index ;而a4因为跨列使用,造成了该索引失效,需要回表查询 因此是using where;以上可以通过 key_len进行验证

 

explain select a1,a2,a3,a4 from test03 where a1=1 and a4=4 order by a3;

--以上SQL出现了 using filesort(文件内排序,“多了一次额外的查找/排序”) :不要跨列使用( where和order by 拼起来,不要跨列使用)

explain select a1,a2,a3,a4 from test03 where a1=1 and a4=4 order by a2 , a3; --不会using filesort

6.4总结:****

i.如果 (a,b,c,d)复合索引  和使用的顺序全部一致(且不跨列使用),则复合索引全部使用。如果部分一致(且不跨列使用),则使用部分索引。

select a,c where  a = and b= and d=

ii.where和order by 拼起来,不要跨列使用

 

using temporary:需要额外再多使用一张表. 一般出现在group by语句中;已经有表了,但不适用,必须再来一张表。

解析过程:

from .. on.. join ..where ..group by ....having ...select dinstinct ..order by limit ...
a.
explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a2,a4 ;--没有using temporary
b.
explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a3 ;****


相关文章
|
2月前
|
SQL 数据库
数据库数据恢复—SQL Server数据库报错“错误823”的数据恢复案例
SQL Server附加数据库出现错误823,附加数据库失败。数据库没有备份,无法通过备份恢复数据库。 SQL Server数据库出现823错误的可能原因有:数据库物理页面损坏、数据库物理页面校验值损坏导致无法识别该页面、断电或者文件系统问题导致页面丢失。
101 12
数据库数据恢复—SQL Server数据库报错“错误823”的数据恢复案例
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
如何巧用索引优化SQL语句性能?
本文从索引角度探讨了如何优化MySQL中的SQL语句性能。首先介绍了如何通过查看执行时间和执行计划定位慢SQL,并详细解析了EXPLAIN命令的各个字段含义。接着讲解了索引优化的关键点,包括聚簇索引、索引覆盖、联合索引及最左前缀原则等。最后,通过具体示例展示了索引如何提升查询速度,并提供了三层B+树的存储容量计算方法。通过这些技巧,可以帮助开发者有效提升数据库查询效率。
98 2
|
4天前
|
SQL 缓存 监控
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
本文详细解析了数据库、缓存、异步处理和Web性能优化四大策略,系统性能优化必知必备,大厂面试高频。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
|
12天前
|
SQL 存储 缓存
如何优化SQL查询性能?
【10月更文挑战第28天】如何优化SQL查询性能?
53 10
|
11天前
|
SQL 存储 缓存
SQL Server 数据太多如何优化
11种优化方案供你参考,优化 SQL Server 数据库性能得从多个方面着手,包括硬件配置、数据库结构、查询优化、索引管理、分区分表、并行处理等。通过合理的索引、查询优化、数据分区等技术,可以在数据量增大时保持较好的性能。同时,定期进行数据库维护和清理,保证数据库高效运行。
|
25天前
|
SQL 资源调度 分布式计算
如何让SQL跑快一点?(优化指南)
这篇文章主要探讨了如何在阿里云MaxCompute(原ODPS)平台上对SQL任务进行优化,特别是针对大数据处理和分析场景下的性能优化。
|
1月前
|
SQL 监控 数据库
慢SQL对数据库写入性能的影响及优化技巧
在数据库管理系统中,慢SQL(即执行缓慢的SQL语句)不仅会影响查询性能,还可能对数据库的写入性能产生显著的不利影响
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 PostgreSQL
遇到SQL 子查询性能很差?其实可以这样优化
遇到SQL 子查询性能很差?其实可以这样优化
87 2
|
1月前
|
SQL 存储 数据库
慢SQL对数据库写入性能的影响及优化技巧
在数据库管理系统中,慢SQL(即执行缓慢的SQL语句)不仅会影响查询性能,还可能对数据库的写入性能产生显著的不利影响
|
1月前
|
SQL 大数据 API
大数据-132 - Flink SQL 基本介绍 与 HelloWorld案例
大数据-132 - Flink SQL 基本介绍 与 HelloWorld案例
43 0